bytedance/seedance-v1-lite-i2v-480p

obraz-do-wideo

Animate static images into dynamic video with the Lite model. Delivers motion, transitions, and stylistic coherence at lower latency and cost, while preserving source imagery.

WEJŚCIE

Ładowanie konfiguracji parametrów...

WYJŚCIE

Bezczynny

Twoje wygenerowane wideo pojawi się tutaj

Skonfiguruj ustawienia i kliknij Uruchom, aby rozpocząć

Każde uruchomienie będzie kosztować 0.014. Za $10 możesz uruchomić ten model około 714 razy.

Co możesz zrobić dalej:

Ulepszanie Wideo Rozszerzenie Wideo

Parametry

Przykład kodu
import requests
import time

# Step 1: Start video generation
generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "bytedance/seedance-v1-lite-i2v-480p",
    "prompt": "A beautiful sunset over the ocean with gentle waves",
    "width": 512,
    "height": 512,
    "duration": 3,
    "fps": 24,
}

generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
generate_result = generate_response.json()
prediction_id = generate_result["data"]["id"]

# Step 2: Poll for result
poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"

def check_status():
    while True:
        response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
        result = response.json()

        if result["data"]["status"] in ["completed", "succeeded"]:
            print("Generated video:", result["data"]["outputs"][0])
            return result["data"]["outputs"][0]
        elif result["data"]["status"] == "failed":
            raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
        else:
            # Still processing, wait 2 seconds
            time.sleep(2)

video_url = check_status()

Instalacja

Zainstaluj wymagany pakiet dla swojego języka programowania.

bash

pip install requests

Uwierzytelnianie

Wszystkie żądania API wymagają uwierzytelnienia za pomocą klucza API. Klucz API możesz uzyskać z panelu Atlas Cloud.

bash

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Nagłówki HTTP

python

import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

Chroń swój klucz API

Nigdy nie ujawniaj swojego klucza API w kodzie po stronie klienta ani w publicznych repozytoriach. Zamiast tego użyj zmiennych środowiskowych lub proxy backendowego.

Wyślij żądanie

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "your-model",
    "prompt": "A beautiful landscape"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

Wyślij żądanie

Wyślij asynchroniczne żądanie generowania. API zwróci identyfikator predykcji, którego możesz użyć do sprawdzania statusu i pobierania wyniku.

POST/api/v1/model/generateVideo

Treść żądania

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}

data = {
    "model": "bytedance/seedance-v1-lite-i2v-480p",
    "input": {
        "prompt": "A beautiful sunset over the ocean with gentle waves"
    }
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()

print(f"Prediction ID: {result['id']}")
print(f"Status: {result['status']}")

Odpowiedź

{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "processing",
  "model": "model-name",
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}

Sprawdź status

Odpytuj endpoint predykcji, aby sprawdzić bieżący status żądania.

GET/api/v1/model/prediction/{prediction_id}

Przykład odpytywania

import requests
import time

prediction_id = "pred_abc123"
url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

while True:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    result = response.json()
    status = result["data"]["status"]
    print(f"Status: {status}")

    if status in ["completed", "succeeded"]:
        output_url = result["data"]["outputs"][0]
        print(f"Output URL: {output_url}")
        break
    elif status == "failed":
        print(f"Error: {result['data'].get('error', 'Unknown')}")
        break

    time.sleep(3)

Wartości statusu

processingŻądanie jest wciąż przetwarzane.

completedGenerowanie zakończone. Wyniki są dostępne.

succeededGenerowanie powiodło się. Wyniki są dostępne.

failedGenerowanie nie powiodło się. Sprawdź pole błędu.

Odpowiedź ukończona

{
  "data": {
    "id": "pred_abc123",
    "status": "completed",
    "outputs": [
      "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.mp4"
    ],
    "metrics": {
      "predict_time": 45.2
    },
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
    "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
  }
}

Prześlij pliki

Prześlij pliki do magazynu Atlas Cloud i uzyskaj URL, którego możesz użyć w swoich żądaniach API. Użyj multipart/form-data do przesyłania.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Przykład przesyłania

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

with open("image.png", "rb") as f:
    files = {"file": ("image.png", f, "image/png")}
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files)

result = response.json()
download_url = result["data"]["download_url"]
print(f"File URL: {download_url}")

Odpowiedź

{
  "data": {
    "download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
    "file_name": "image.png",
    "content_type": "image/png",
    "size": 1024000
  }
}

Schema wejściowy

Następujące parametry są akceptowane w treści żądania.

Łącznie: 0Wymagane: 0Opcjonalne: 0

Brak dostępnych parametrów.

Przykładowa treść żądania

json

{
  "model": "bytedance/seedance-v1-lite-i2v-480p"
}

Schema wyjściowy

API zwraca odpowiedź predykcji z URL-ami wygenerowanych wyników.

idstringrequired

Unique identifier for the prediction.

statusstringrequired

Current status of the prediction.

processingcompletedsucceededfailed

modelstringrequired

The model used for generation.

outputsarray[string]

Array of output URLs. Available when status is "completed".

errorstring

Error message if status is "failed".

metricsobject

Performance metrics.

predict_timenumber

Time taken for video generation in seconds.

created_atstringrequired

ISO 8601 timestamp when the prediction was created.

Format: date-time

completed_atstring

ISO 8601 timestamp when the prediction was completed.

Format: date-time

Przykładowa odpowiedź

json

{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "completed",
  "model": "model-name",
  "outputs": [
    "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.mp4"
  ],
  "metrics": {
    "predict_time": 45.2
  },
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
  "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}

Atlas Cloud Skills

Atlas Cloud Skills integruje ponad 300 modeli AI bezpośrednio z Twoim asystentem kodowania AI. Jedno polecenie do instalacji, a następnie używaj języka naturalnego do generowania obrazów, filmów i rozmów z LLM.

Obsługiwani klienci

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ obsługiwani klienci

Instalacja

bash

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Skonfiguruj klucz API

Uzyskaj klucz API z panelu Atlas Cloud i ustaw go jako zmienną środowiskową.

bash

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Możliwości

Po zainstalowaniu możesz używać języka naturalnego w swoim asystencie AI, aby uzyskać dostęp do wszystkich modeli Atlas Cloud.

Generowanie obrazówGeneruj obrazy za pomocą modeli takich jak Nano Banana 2, Z-Image i inne.

Tworzenie wideoTwórz filmy z tekstu lub obrazów za pomocą Kling, Vidu, Veo itp.

Chat LLMRozmawiaj z Qwen, DeepSeek i innymi dużymi modelami językowymi.

Przesyłanie mediówPrześlij lokalne pliki do edycji obrazów i przepływów pracy obraz-do-wideo.

Dowiedz się więcej

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Serwer MCP

Serwer MCP Atlas Cloud łączy Twoje IDE z ponad 300 modelami AI za pośrednictwem Model Context Protocol. Działa z każdym klientem kompatybilnym z MCP.

Obsługiwani klienci

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ obsługiwani klienci

Instalacja

bash

npx -y atlascloud-mcp

Konfiguracja

Dodaj następującą konfigurację do pliku ustawień MCP w swoim IDE.

json

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Dostępne narzędzia

atlas_generate_imageGeneruj obrazy z promptów tekstowych.

atlas_generate_videoTwórz filmy z tekstu lub obrazów.

atlas_chatRozmawiaj z dużymi modelami językowymi.

atlas_list_modelsPrzeglądaj ponad 300 dostępnych modeli AI.

atlas_quick_generateTworzenie treści w jednym kroku z automatycznym wyborem modelu.

atlas_upload_mediaPrześlij lokalne pliki do przepływów pracy API.

Dowiedz się więcej

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API Schema

Schema niedostępna

Zaloguj się, aby wyświetlić historię zapytań

Musisz być zalogowany, aby uzyskać dostęp do historii zapytań modelu.

Zaloguj się

ByteDance Seedance Lite I2V 480p

ByteDance Seedance Lite I2V 480p is an optimized AI image-to-video generation model developed by ByteDance, now available on WaveSpeedAI. This cost-effective model transforms static images into dynamic 5-10 second videos at 480p resolution with efficient processing speed, offering quality visual outputs with enhanced motion and semantic understanding. Part of the Seedance Lite model family, this model delivers excellent performance in image-to-video synthesis at an affordable price point.

Key Features

Fast Video Generation: Efficient processing creates 5-10 second videos at 480p resolution with vivid details and smooth motion.
Quality Motion Rendering: Advanced dynamic rendering techniques create natural and realistic movements that bring images to life.
Enhanced Semantic Understanding: AI excels in interpreting user prompts to generate coherent and dynamic scenes with professional quality.
Realistic Physical Simulation: Physics engine simulates realistic physical properties and movements for lifelike video generation.
Optimized Processing: Balanced for speed and quality, allowing efficient creation of high-quality videos.
Flexible Parameter Control: Customizable settings offer duration (5-10s) and style adjustments for creative control.
Professional Quality Output: Lite technology ensures quality results with smooth temporal consistency.
Cost-Effective Creation: Transform ordinary photos into engaging, dynamic content at an affordable price.

Technical Excellence & Optimization

Lite Architecture: Built on optimized research delivering excellent image-to-video generation performance at reduced cost.
Efficient Processing: ByteDance technology delivers superior generation efficiency compared to standard I2V solutions.
Balanced Performance: Optimized video synthesis enables efficient creative workflows and content creation.
High-Performance Computing: Optimized infrastructure supports efficient, high-volume video generation.

Perfect for Budget-Conscious Creative Work

Content Creators: Transform static photography into engaging video content for social platforms at affordable rates.
Marketing Professionals: Create dynamic promotional materials from product images cost-effectively.
Social Media Managers: Convert photos into shareable, dynamic content that captures attention without breaking budgets.
E-commerce Teams: Bring product photos to life with subtle motion effects using cost-effective I2V technology.
Small Businesses: Deliver professional video content with budget-friendly video generation capabilities.

Performance & Efficiency Advantages

Quality Results: Generate professional videos efficiently with optimized processing speed.
Cost-Effective Workflow: Advanced AI enables creative iteration and content production at reduced costs.
Scalable Efficiency: Handle multiple image-to-video conversions efficiently without performance degradation.
Optimized Value: Advanced algorithms maximize quality while maintaining cost-effectiveness.

Limitations

Creative Focus: Designed primarily for creative video synthesis; not intended for generating factually accurate content.
Inherent Biases: Outputs may reflect biases present in the training data, typical of current models.
Input Sensitivity: The quality and consistency of generated videos depend significantly on the quality of the input image; subtle variations may lead to output variability.
Resolution Limitation: This model is optimized for 480p video generation and does not support higher resolutions.
Lite Performance: While cost-effective, may have slightly reduced capabilities compared to Pro versions.

Out-of-Scope Use

The model and its derivatives may not be used in any way that violates applicable national, federal, state, local, or international law or regulation, including but not limited to:

Exploiting, harming, or attempting to exploit or harm minors, including solicitation, creation, acquisition, or dissemination of child exploitative content.
Generating or disseminating verifiably false information with the intent to harm others.
Creating or distributing personal identifiable information that could be used to harm an individual.
Harassing, abusing, threatening, stalking, or bullying individuals or groups.
Producing non-consensual nudity or illegal pornographic content.
Making fully automated decisions that adversely affect an individual's legal rights or create binding obligations.
Facilitating large-scale disinformation campaigns.